Türkiye'de yapay zekâ girişimciliği ekosisteminin olgunluk analizi - Şahin, Murat (Fırat Üniveristesi, 2026)
Bu tez, Türkiye'de yapay zekâ girişimciliği ekosisteminin mevcut olgunluk düzeyini çok boyutlu, kanıt temelli ve ölçülebilir bir çerçevede incelemektedir. Çalışmanın çıkış noktasını, Türkiye'de yapay zekâ girişimciliği ekosisteminin çoğunlukla firma sayısı, yatırım hacmi, patent verileri veya genel dijitalleşme göstergeleri üzerinden değerlendirilmesi; buna karşılık ekosistemin strateji ve liderlik, üniversite-sanayi işbirliği, süreç standardizasyonu, dijital teknoloji entegrasyonu, şeffaflık ve hesap verebilirlik, teknopark üyeliği ve teknoloji transferi, inovasyon çıktıları, politika ve regülasyon uyumu, etik ve güvenlik ile teknoloji olgunluğu gibi çok boyutlu bileşenler üzerinden yeterince analiz edilmemesi oluşturmaktadır. Bu doğrultuda araştırmanın amacı, Türkiye'de yapay zekâ odaklı girişimcilik ekosisteminin olgunluk düzeyini belirlemek ve ekosistemin güçlü, zayıf ve gelişime açık yönlerini Türkiye'ye özgü dinamikler çerçevesinde ortaya koymaktır. Araştırma betimleyici bir tasarımla kurgulanmıştır. Çalışmada ikincil veri kaynakları, doküman incelemesi ve çevrim içi veri toplama yöntemleri birlikte kullanılmıştır. Nitel aşamada ulusal politika belgeleri, kalkınma planları, strateji dokümanları, resmî raporlar ve akademik literatür sistematik biçimde incelenmiş; bu veriler MAXQDA aracılığıyla içerik analizine tabi tutulmuştur. Ayrıca Türkiye yapay zekâ girişimciliği ekosisteminin bağlamsal, kurumsal ve stratejik görünümünü değerlendirmek amacıyla SWOT, PESTEL, Porter'ın Beş Güç Analizi, ekosistem haritalama ve ağ analizi, değer zinciri analizi, uluslararası kıyaslama ve STEEP analizlerinden yararlanılmıştır. Nicel aşamada ise Türkiye yapay zekâ girişimcilik ekosistemine ilişkin firma verileri çok kaynaklı biçimde derlenmiş, MERSİS kayıtları üzerinden doğrulanmış ve tekilleştirilmiştir. Bu süreç sonunda 354 firmalık araştırma evreni belirlenmiş; erişilebilir ve doğrulanabilir kurumsal web kanıtı sunan 187 firma nihai örneklem olarak analiz edilmiştir. Analizler, literatürdeki olgunluk modellerinden hareketle ve Türkiye'ye özgü ekosistem dinamikleri dikkate alınarak geliştirilen on boyutlu olgunluk çerçevesi üzerinden yürütülmüştür. Bulgular, Türkiye'de yapay zekâ girişimciliği ekosisteminin dijital teknoloji entegrasyonu, strateji ve liderlik ile süreç standardizasyonu boyutlarında görece daha güçlü bir görünüm sergilediğini; buna karşılık politika ve regülasyon uyumu, üniversite-sanayi işbirliği ile etik ve güvenlik boyutlarında daha sınırlı bir olgunluk düzeyine sahip olduğunu göstermektedir. Genel Olgunluk Analizi sonucunda ekosistemin yaklaşık %37'lik olgunluk skoruna sahip olduğu belirlenmiştir. Bu sonuç, Türkiye'de yapay zekâ girişimciliği ekosisteminin gelişmekte olan, ancak boyutlar arasında dengeli dağılmayan ve kurumsal derinleşme ihtiyacı taşıyan bir yapı sergilediğini ortaya koymaktadır. Araştırmanın temel katkısı, Türkiye'de yapay zekâ girişimciliği ekosistemini yalnızca nicel büyüklük göstergeleriyle değil; doğrulanabilir dijital kanıtlar, çok boyutlu olgunluk kriterleri ve karşılaştırılabilir ölçüm mantığı üzerinden değerlendiren özgün bir analiz çerçevesi sunmasıdır. Çalışma, Türkiye'de yapay zekâ girişimciliği ekosisteminin belirli teknik ve örgütsel alanlarda gelişim gösterdiğini; ancak politika uyumu, etik-güvenlik, üniversite-sanayi işbirliği ve kurumsal sürdürülebilirlik bakımından daha bütüncül bir olgunluk düzeyine ulaşması gerektiğini ortaya koymaktadır.

This dissertation examines the current maturity level of the artificial intelligence entrepreneurship ecosystem in Türkiye within a multidimensional, evidence-based, and measurable framework. The point of departure of the study is that the artificial intelligence entrepreneurship ecosystem in Türkiye has mostly been evaluated through indicators such as the number of firms, investment volume, patent data, or general digitalization indicators, whereas the ecosystem has not been sufficiently analyzed through multidimensional components such as strategy and leadership, university–industry collaboration, process standardization, digital technology integration, transparency and accountability, technopark membership and technology transfer, innovation outputs, policy and regulatory compliance, ethics and security, and technology maturity. Accordingly, the aim of the research is to determine the maturity level of the artificial intelligence-oriented entrepreneurship ecosystem in Türkiye and to reveal its strengths, weaknesses, and areas open to development within the framework of Türkiye-specific dynamics. The research was designed as a descriptive study. Secondary data sources, document analysis, and online data collection methods were used together. In the qualitative phase, national policy documents, development plans, strategy documents, official reports, and the academic literature were systematically examined, and these data were subjected to content analysis using MAXQDA. In addition, SWOT, PESTEL, Porter's Five Forces Analysis, ecosystem mapping and network analysis, value chain analysis, international benchmarking, and STEEP analyses were employed to evaluate the contextual, institutional, and strategic outlook of Türkiye's artificial intelligence entrepreneurship ecosystem. In the quantitative phase, firm-level data on Türkiye's artificial intelligence entrepreneurship ecosystem were compiled from multiple sources, verified through MERSİS records, and deduplicated. As a result of this process, a research population of 354 firms was identified, and 187 firms that provided accessible and verifiable corporate web evidence were analyzed as the final sample. The analyses were conducted through a ten-dimensional maturity framework developed on the basis of maturity models in the literature and by taking Türkiye-specific ecosystem dynamics into account. The findings indicate that Türkiye's artificial intelligence entrepreneurship ecosystem exhibits a relatively stronger profile in the dimensions of digital technology integration, strategy and leadership, and process standardization; whereas it demonstrates a more limited level of maturity in the dimensions of policy and regulatory compliance, university–industry collaboration, and ethics and security. As a result of the General Maturity Analysis, the ecosystem was found to have an approximate maturity score of 37%. This result shows that Türkiye's artificial intelligence entrepreneurship ecosystem has a developing structure that is not evenly distributed across dimensions and requires further institutional deepening. The main contribution of the research is that it offers an original analytical framework that evaluates Türkiye's artificial intelligence entrepreneurship ecosystem not only through quantitative size indicators, but also through verifiable digital evidence, multidimensional maturity criteria, and a comparable measurement logic. The study reveals that Türkiye's artificial intelligence entrepreneurship ecosystem has made progress in certain technical and organizational areas; however, it still needs to reach a more holistic level of maturity in terms of policy compliance, ethics and security, university–industry collaboration, and institutional sustainability.
Maturity analysis of the artificial intelligence entrepreneurship ecosystem in Türkiye
Keywords: Bilgi ve Belge Yönetimi; Bilim ve Teknoloji; Yönetim Bilişim Sistemleri